Alfa Cronbacha

Alfa Cronbacha jest miarą spójności wewnętrznej skali, czyli tego, jak silnie powiązane są jej pozycje. Grupę pytań nazywa się skalą, a każde pytanie w tej grupie jest pozycją. Przy odpowiednich założeniach alfa może służyć do oceny rzetelności skali.

Alfa Cronbacha zależy od korelacji między odpowiedziami na pozycje kwestionariusza oraz od liczby pozycji. Im wyższa średnia korelacja między pozycjami, tym większa jest zwykle spójność wewnętrzna testu. Alfa może być ujemna, na przykład gdy pozycje są niespójne albo nieprawidłowo zakodowane.

Zmienne latentne

Hipotezy często zawierają zmienne, których nie można mierzyć bezpośrednio. Zmienne, które nie są bezpośrednio mierzalne, nazywa się zmiennymi latentnymi; przykładami są umiejętność pisania, inteligencja lub postawa wobec samochodów elektrycznych.

Aby uczynić zmienne latentne "mierzalnymi", stosuje się skalę. Skala to grupa pytań służących do łącznego pomiaru zmiennej latentnej.

Celem jest teraz, aby odpowiedzi na różne pozycje dobrze do siebie pasowały, czyli były wysoko skorelowane. Każde pojedyncze pytanie powinno korelować możliwie wysoko z każdym innym pytaniem.

Rzetelność i alfa Cronbacha

Jeśli odpowiedzi na pytania lub pozycje są wysoko skorelowane, mówi się o wysokiej spójności wewnętrznej. To właśnie tę spójność wewnętrzną mierzy alfa Cronbacha.

Rzetelność wskazuje, jak precyzyjnie kwestionariusz albo test mierzy daną cechę. Im mniejszy błąd pomiaru, tym bardziej rzetelny jest test.

Alfa Cronbacha jest więc miarą stopnia, w jakim grupa pytań jest ze sobą powiązana. Przy odpowiednich założeniach dostarcza oszacowania rzetelności skali.

Założenia alfa Cronbacha

W kontekście klasycznej teorii testów uwaga koncentruje się na błędach pomiaru, które występują podczas mierzenia wartości. Aby obliczyć alfę Cronbacha, muszą być spełnione dwa warunki.

• Składniki błędu pozycji muszą być nieskorelowane, tzn. składnik błędu jednej pozycji nie może zależeć od składnika błędu innej pozycji.
• Pozycje powinny mierzyć ten sam konstrukt i spełniać założenie tau-równoważności.

W praktyce jednak zwykle żaden z tych warunków nie jest spełniony. Ponadto im więcej pozycji ma skala, tym wyższa będzie wartość alfa.

Ważne jest, aby pamiętać, że alfa Cronbacha nie sprawdza, czy na każdą pozycję rzeczywiście wpływa tylko jedna czy więcej zmiennych latentnych! Wysoka wartość nie jest dowodem na to, że na pozycje wpływa tylko jedna zmienna latentna.

Aby rzetelność skali mogła zostać oszacowana za pomocą alfy Cronbacha, musi być spełniony warunek, że wszystkie pytania lub pozycje mierzą tę samą zmienną latentną!

Innymi słowy, jeśli wszystkie pozycje mierzą tę samą zmienną latentną, alfa Cronbacha informuje, jak dobrze te pozycje mierzą tę zmienną latentną.

Obliczanie alfy Cronbacha

Alfę Cronbacha można obliczyć za pomocą następującego wzoru:

Alfa Cronbacha rośnie zatem wraz ze wzrostem liczby pozycji oraz wraz ze wzrostem korelacji między pozycjami. Alfa Cronbacha maleje, gdy średnia korelacja między pozycjami staje się mniejsza.

Przykład alfy Cronbacha

Załóżmy, że Twoja hipoteza brzmi: ekstrawertycy zarabiają więcej niż introwertycy. Jak zmierzyć wynagrodzenie? To proste! Wystarczy zapytać w kwestionariuszu!

Ale jak mierzy się ekstrawersję u ludzi? Dzięki przeglądowi literatury ustalono, że ekstrawersję można mierzyć za pomocą następującej skali z modelu Wielkiej Piątki cech osobowości.

Tworzysz więc ankietę na numiqo.com, wysyłasz ją i otrzymujesz odpowiedzi w arkuszu Excel.

Przykładowy zestaw danych można pobrać tutaj.

Cztery zmienne można teraz połączyć w konstrukt, który daje wartość dla niemierzalnej zmiennej latentnej. Można to zrobić na przykład za pomocą indeksu sumarycznego lub indeksu średniej.

Wcześniej trzeba oczywiście sprawdzić, w jakim stopniu te pozycje reprezentują to samo, czyli jak wysoka jest alfa Cronbacha i jak rzetelna jest skala.

Robi się to, kopiując dane do górnej tabeli kalkulatora alfa Cronbacha. Następnie wybiera się cztery pozycje, a numiqo oblicza statystyki rzetelności.

Dla tych danych uzyskano alfę Cronbacha równą 0,71. Następnie wyświetlana jest tabela statystyk pozycji skali. W tabeli można zobaczyć, jak zmienia się alfa Cronbacha po pominięciu danej zmiennej lub pozycji.

Widać, że po usunięciu pozycji 1 alfa Cronbacha spada do 0,66, a po usunięciu pozycji 2 spada nawet do 0,48. Natomiast po usunięciu pozycji 4 alfa Cronbacha wzrasta do 0,79. Dlatego w tym przypadku można rozważyć usunięcie pozycji 4.

Interpretacja alfy Cronbacha

Nie istnieje jeden próg odpowiedni dla wszystkich zastosowań. Często wartości powyżej 0,7 uznaje się za akceptowalne, ale wymagana wartość zależy od celu badania. Alfa znacznie wyższa niż 0,9 może oznaczać, że pytania są bardzo podobne i uzyskuje się na nie takie same odpowiedzi. W takim przypadku można pominąć pytania zbyt wysoko skorelowane bez utraty informacji. Poniższa tabela może służyć do interpretacji alfy Cronbacha.

Jak wspomniano powyżej, spójność wewnętrzna mówi jedynie o korelacji pozycji, ale nie o tym, czy pozycje pasują do siebie pod względem treści. Alfa Cronbacha sprawdza tylko, czy pozycje są skorelowane. Badacz musi więc upewnić się, że używane są wyłącznie pozycje mierzące tę samą treść.

Alfa Cronbacha rośnie wraz z liczbą pozycji. Na przykład, jeśli skala zostanie zbudowana z 8 pozycji zamiast z 4, ta sama korelacja dla 8 pozycji będzie zwykle prowadzić do większej wartości alfa.

Ponadto trzeba upewnić się, że wszystkie pozycje są zakodowane w tym samym kierunku. Pozycje sformułowane odwrotnie należy przed obliczeniem alfy odpowiednio przekodować.